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Python tf.raw_ops.SparseSplit用法及代碼示例


沿一維將 SparseTensor 拆分為 num_split 張量。

用法

tf.raw_ops.SparseSplit(
    split_dim, indices, values, shape, num_split, name=None
)

參數

  • split_dim Tensor 類型為 int64 。 0-D。要拆分的維度。必須在 [0, rank(shape)) 範圍內。
  • indices Tensor 類型為 int64 。二維張量表示稀疏張量的索引。
  • values 一個Tensor。一維張量表示稀疏張量的值。
  • shape Tensor 類型為 int64 。一維。張量表示稀疏張量的形狀。輸出索引：一維張量列表表示輸出稀疏張量的索引。
  • num_split int 即 >= 1 。拆分方式的數量。
  • name 操作的名稱(可選)。

返回

  • Tensor 對象的元組(output_indices、output_values、output_shape)。
  • output_indices num_split Tensor 類型為 int64 的對象列表。
  • output_values 與 values 具有相同類型的 num_split Tensor 對象的列表。
  • output_shape num_split Tensor 類型為 int64 的對象列表。

如果 shape[split_dim] 不是 num_split 的整數倍。 Slices [0:shape[split_dim] % num_split] 得到一個額外的維度。例如，如果 split_dim = 1 和 num_split = 2 並且輸入是

input_tensor = shape = [2, 7]
[    a   d e  ]
[b c          ]

從圖形上看，輸出張量是：

output_tensor[0] = shape = [2, 4]
[    a  ]
[b c    ]

output_tensor[1] = shape = [2, 3]
[ d e  ]
[      ]

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.raw_ops.SparseSplit。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。